fucking-algorithm之一-学习数据结构和算法的框架思维

一、数据结构的存储方式

数据结构的存储方式只有两种：数组（顺序存储）和链表（链式存储）。

我们分析问题，一定要有递归的思想，自顶向下，从抽象到具体。你上来就列出这么多，那些都属于「上层建筑」，而数组和链表才是「结构基础」。因为那些多样化的数据结构，究其源头，都是在链表或者数组上的特殊操作，API 不同而已。

数组由于是紧凑连续存储,可以随机访问，通过索引快速找到对应元素，而且相对节约存储空间。但正因为连续存储，内存空间必须一次性分配够，所以说数组如果要扩容，需要重新分配一块更大的空间，再把数据全部复制过去，时间复杂度 O(N)；而且你如果想在数组中间进行插入和删除，每次必须搬移后面的所有数据以保持连续，时间复杂度 O(N)。

链表因为元素不连续，而是靠指针指向下一个元素的位置，所以不存在数组的扩容问题；如果知道某一元素的前驱和后驱，操作指针即可删除该元素或者插入新元素，时间复杂度 O(1)。但是正因为存储空间不连续，你无法根据一个索引算出对应元素的地址，所以不能随机访问；而且由于每个元素必须存储指向前后元素位置的指针，会消耗相对更多的储存空间。

二、数据结构的基本操作

增删查改
数据结构种类很多，但它们存在的目的都是在不同的应用场景，尽可能高效地增删查改。
各种数据结构的遍历 + 访问无非两种形式：线性的和非线性的。
线性就是 for/while 迭代为代表，非线性就是递归为代表。
所谓框架，就是套路。不管增删查改，这些代码都是永远无法脱离的结构，你可以把这个结构作为大纲，根据具体问题在框架上添加代码就行了

三、算法刷题指南

数据结构是工具，算法是通过合适的工具解决特定问题的方法
先刷二叉树，先刷二叉树，先刷二叉树！
因为二叉树是最容易培养框架思维的，而且大部分算法技巧，本质上都是树的遍历问题。
不要小看这几行破代码，几乎所有二叉树的题目都是一套这个框架就出来了。

void traverse(TreeNode root) {
    // 前序遍历
    traverse(root.left)
    // 中序遍历
    traverse(root.right)
    // 后序遍历
}

对于畏惧算法的朋友来说，可以先刷树的相关题目，试着从框架上看问题，而不要纠结于细节问题。

四、总结几句
数据结构的基本存储方式就是链式和顺序两种，基本操作就是增删查改，遍历方式无非迭代和递归。

刷算法题建议从「树」分类开始刷，结合框架思维，把这几十道题刷完，对于树结构的理解应该就到位了。这时候去看回溯、动规、分治等算法专题，对思路的理解可能会更加深刻一些。